package DianShang_2024.ds_03.extract

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions.{col, lit, when}

import java.util.Properties

object extract05 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    /*
        5、抽取shtd_store库中order_info的增量数据进入Hive的ods库中表order_info，根据ods.order_info表中operate_time或create_time
        作为增量字段(即MySQL中每条数据取这两个时间中较大的那个时间作为增量字段去和ods里的这两个字段中较大的时间进行比较)，只将新增的数
        据抽入，字段名称、类型不变，同时添加静态分区，分区字段为etl_date，类型为String，且值为当前比赛日的前一天日期（分区字段格式为yyyyMMdd）
        。使用hive cli执行show partitions ods.order_info命令，将结果截图粘贴至客户端桌面【Release\任务B提交结果.docx】中对应的任务序号下;
     */
    //  准备环境
    val spark=SparkSession.builder()
      .master("local[*]")
      .appName("数据抽取第五题")
      .config("hive.exec.dynamic.partition.mode","nonstrict")
      .enableHiveSupport()
      .getOrCreate()

    //  准备连接mysql的配置
    val connect=new  Properties()
    connect.setProperty("user","root")
    connect.setProperty("password","123456")
    connect.setProperty("driver","com.mysql.jdbc.Driver")

    spark.sql("use ods03")
    //  首先拿到hive表里面最大的增量字段的值
    val max_time=spark.sql(
      """
        |select
        |if(create_time>operate_time,create_time,if(create_time=operate_time,create_time,operate_time)) as max_time
        |from ods03.order_info
        |order by max_time desc
        |limit 1
        |""".stripMargin).collect()(0).get(0).toString

    //  使用sql的方式
//    spark.read.jdbc("jdbc:mysql://192.168.40.110:3306/shtd_store?useSSL=false","order_info",connect)
//      .createOrReplaceTempView("temp01")
//
//    spark.sql(
//      s"""
//        |insert into ods03.order_info
//        |partition(etl_date="20240101")
//        |select * from temp01
//        |where
//        |if(create_time>operate_time,create_time,if(create_time=operate_time,create_time,operate_time)) > cast('$max_time' as timestamp)
//        |""".stripMargin)


    //  使用dataframe的方式
    spark.read.jdbc("jdbc:mysql://192.168.40.110:3306/shtd_store?useSSL=false","order_info",connect)
      .withColumn(
        "max_time",
        when(col("create_time")>col("operate_time"),col("create_time"))
          .otherwise(col("operate_time"))
      )
      .where(
        col("max_time") > max_time
      )
      .drop("max_time")
      .withColumn("etl_date",lit("20240101"))
      .write.mode("append")
      .format("hive")
      .partitionBy("etl_date")
      .saveAsTable("order_info")


    //  关闭环境
    spark.close()
  }

}
